Dplyr- အခြေအနေများစွာဖြင့် mutate() ကိုအသုံးပြုနည်း

အခြေအနေများစွာအပေါ်အခြေခံ၍ ကော်လံအသစ်တစ်ခုဖန်တီးရန် mutate() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုရန်အတွက် သင်သည် အောက်ပါအခြေခံ syntax ကို dplyr တွင်အသုံးပြုနိုင်သည်-

 library (dplyr)

df <- df%>% mutate(class = case_when((team == ' A ' & points >= 20) ~ ' A_Good ',
                                     (team == ' A ' & points < 20) ~ ' A_Bad ',
                                     (team == ' B ' & points >= 20) ~ ' B_Good ',
                                      TRUE ~ ' B_Bad '))

ဤအထူးအစီအမံသည် အောက်ပါတန်ဖိုးများကိုယူဆောင်သည့် class ဟုခေါ်သော ကော်လံအသစ်ကို ဖန်တီးသည်-

• A_ အသင်း A နှင့် ညီမျှပြီး အမှတ် 20 ထက် ကြီးပါက ကောင်းပါသည်။
• A_ အသင်းသည် A နှင့် ညီမျှပြီး အမှတ် 20 ထက်နည်းပါက မကောင်းပါ။
• B_ အဖွဲ့သည် B နှင့် တန်းတူဖြစ်ပြီး အမှတ် 20 ထက် ကြီးပါက သို့မဟုတ် ညီမျှပါက ကောင်းပါသည်။
• B_ ယခင်အခြေအနေများနှင့် မကိုက်ညီပါက ဆိုးရွား ပါသည်။

အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာသည် ဤ syntax ကို လက်တွေ့တွင် မည်သို့အသုံးပြုရမည်ကို ပြသထားသည်။

ဆက်စပ်- dplyr တွင် case_when() ကို မည်သို့အသုံးပြုရမည်နည်း။

ဥပမာ- အခြေအနေများစွာဖြင့် dplyr တွင် mutate() ကိုသုံးပါ။

R တွင် ဘတ်စကက်ဘောကစားသမားများအကြောင်း အချက်အလက်များစွာပါရှိသော အောက်ပါဒေတာဘောင်ရှိသည်ဆိုပါစို့။

 #create data frame
df <- data. frame (team=c('A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B'),
                 points=c(22, 30, 34, 19, 14, 12, 39, 15, 22, 25))

#view data frame
df

   team points
1 to 22
2 to 30
3 to 34
4 to 19
5 to 14
6 B 12
7 B 39
8 B 15
9 B 22
10 B 25

အဖွဲ့၏ တန်ဖိုးများနှင့် အမှတ်များ ကော်လံများတွင် တန်ဖိုးများအလိုက် တန်ဖိုးများဖြစ်သည့် class ဟုခေါ်သော ကော်လံအသစ်ကို ဖန်တီးရန်အတွက် အောက်ပါ syntax ကို mutate() လုပ်ဆောင်ချက်ဖြင့် အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

 library (dplyr)
#add new column based on values in team and points columns
df <- df%>% mutate(class = case_when((team == ' A ' & points >= 20) ~ ' A_Good ',
                                     (team == ' A ' & points < 20) ~ ' A_Bad ',
                                     (team == ' B ' & points >= 20) ~ ' B_Good ',
                                      TRUE ~ ' B_Bad '))

#view updated data frame
df

   team points class
1 A 22 A_Good
2 A 30 A_Good
3 A 34 A_Good
4 A 19 A_Bad
5 A 14 A_Bad
6 B 12 B_Bad
7 B 39 B_Good
8 B 15 B_Bad
9 B 22 B_Good
10 B 25 B_Good

  အတန်း သစ်ကော်လံသည် အဖွဲ့ အတွင်းရှိ တန်ဖိုးများနှင့် အမှတ်များကို ကော်လံများအလိုက် တန်ဖိုးများယူသည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ ပထမအတန်းတွင် အသင်း ကော်လံတွင် A တန်ဖိုးရှိပြီး အမှတ် တန်ဖိုး 20 ထက်ကြီးသော သို့မဟုတ် ညီမျှသောကြောင့် ၎င်းသည် အတန်း သစ်ကော်လံတွင် A_Good တန်ဖိုးကို ရရှိခဲ့သည်။

ဤဥပမာတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အတန်း ကော်လံတွင် တန်ဖိုးတစ်ခုမသတ်မှတ်မီ အခြေအနေနှစ်ခုစလုံးမှန်ခြင်းရှိမရှိ စစ်ဆေးရန် “ AND” အော်ပရေတာအဖြစ် & သင်္ကေတကို အသုံးပြုခဲ့သည်ကို သတိပြုပါ။

သို့သော်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် | ကို သုံးနိုင်သည်။ “ OR” အော်ပရေတာအဖြစ် သင်္ကေတကို class ကော်လံတွင် တန်ဖိုးမသတ်မှတ်မီ အခြေအနေနှစ်ခုမှ တစ်ခုခုကို ကိုက်ညီမှုရှိမရှိ စစ်ဆေးရန်။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ဖော်ပြပါ သင်ခန်းစာများသည် dplyr တွင် အခြားဘုံအလုပ်များကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ရှင်းပြသည်-

dplyr- ကော်လံတွင် စာကြောင်းတစ်ခုပါရှိလျှင် ကိန်းရှင်တစ်ခုကို မည်သို့ပြောင်းရမည်နည်း။
dplyr- mutate() ကို အသုံးပြု၍ အချက်အဆင့်များကို ပြောင်းလဲနည်း
dplyr- cross() လုပ်ဆောင်ချက်ကို ဘယ်လိုသုံးမလဲ။